(57)【要約】【課題】移動軌跡を分析するための制約が少なく適用範囲を広くできるようにする。【解決手段】記憶部１５により複数の比較用移動軌跡データ１５Ａを予め記憶しておき、演算処理部１６により、分析対象となる移動物体の分析対象移動軌跡データ１５Ｂを取得して、この分析対象移動軌跡データ１５Ｂと記憶部１５の各比較用移動軌跡データ１５Ａとの類似度をそれぞれ算出し、これら類似度に基づき各比較用移動軌跡データのいずれか１つ以上を選択し分析結果として出力する。【選択図】  図１
2006352626.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力情報に対して任意の演算処理を行う演算処理部と、前記演算処理に用いる各種情報を記憶する記憶部とを有し、前記演算処理部により、任意の移動物体の移動を示す複数の位置情報からなる移動軌跡データについて演算処理を行うことにより、前記移動物体の移動軌跡を分析する移動軌跡分析装置であって、
前記記憶部は、複数の比較用移動軌跡データを記憶し、
前記演算処理部は、
移動物体の移動軌跡を示す移動軌跡データを取得するデータ取得手段と、
２つの移動軌跡データの類似度を算出する類似度算出手段と、
前記データ取得手段で取得した分析対象移動物体の分析対象移動軌跡データと前記記憶部に記憶されている各比較用移動軌跡データとの類似度を前記類似度算出手段によりそれぞれ算出し、これら類似度に基づき前記比較用移動軌跡データの少なくとも１つを選択し分析結果として出力する軌跡分析処理手段と
を備えることを特徴とする移動軌跡分析装置。
【請求項２】
請求項１に記載の移動軌跡分析装置において、
前記比較用移動軌跡データおよび前記分析対象移動軌跡データの位置情報は、当該移動物体が通過または存在した各領域を示すセル識別情報からなり、
前記類似度算出手段は、前記各セル識別情報を用いて前記類似度を算出する
ことを特徴とする移動軌跡分析装置。
【請求項３】
請求項１に記載の移動軌跡分析装置において、
前記比較用移動軌跡データおよび前記分析対象移動軌跡データの位置情報は、当該移動物体の移動と各領域との関係を示すセル関係情報からなり、
前記類似度算出手段は、前記各セル関係情報を用いて前記類似度を算出する
ことを特徴とする移動軌跡分析装置。
【請求項４】
請求項１に記載の移動軌跡分析装置において、
任意の移動軌跡データを画面表示する画面表示部をさらに備え、
前記軌跡分析処理手段は、前記対象移動比較データと前記各比較用移動軌跡データを前記画面表示部で表示するとともに前記分析結果として選択した前記比較用移動軌跡データを強調表示することを特徴とする移動軌跡分析装置。
【請求項５】
請求項１に記載の移動軌跡分析装置において、
前記記憶部は、前記比較用移動軌跡データの基準となる基準移動軌跡データを記憶し、
前記データ取得手段で取得した対象移動物体の分析対象移動軌跡データと前記基準移動軌跡データとの類似度を前記類似度算出手段でそれぞれ算出し、この類似度が所定条件を満足する移動軌跡データを前記比較用移動軌跡データとして前記記憶部へ格納する軌跡登録処理手段をさらに備える
ことを特徴とする移動軌跡分析装置。
【請求項６】
入力情報に対してコンピュータにより任意の演算処理を行う演算処理部と、前記演算処理に用いる各種情報を記憶する記憶部とを有し、前記演算処理部により、任意の移動物体の移動を示す複数の位置情報からなる移動軌跡データについて演算処理を行うことにより、前記移動物体の移動軌跡を分析する移動軌跡分析装置の前記コンピュータに、
複数の比較用移動軌跡データを前記記憶部で記憶する記憶ステップと、
移動物体の移動軌跡を示す移動軌跡データを取得するデータ取得ステップと、
２つの移動軌跡データの類似度を算出する類似度算出ステップと、
前記データ取得ステップで取得した分析対象移動物体の分析対象移動軌跡データと前記記憶部で記憶している各比較用移動軌跡データとの類似度を前記類似度算出ステップによりそれぞれ算出し、これら類似度に基づき前記各比較用移動軌跡データの少なくとも１つを選択し分析結果として出力する軌跡分析処理ステップと
を実行させるプログラム。
【請求項７】
請求項６に記載のプログラムにおいて、
前記比較用移動軌跡データおよび前記分析対象移動軌跡データの位置情報は、当該移動物体が通過または存在した各領域を示すセル識別情報からなり、
前記類似度算出ステップは、前記各セル識別情報を用いて前記類似度を算出する
ことを特徴とするプログラム。
【請求項８】
請求項６に記載のプログラムにおいて、
前記比較用移動軌跡データおよび前記分析対象移動軌跡データの位置情報は、当該移動物体の移動と各領域との関係を示すセル関係情報からなり、
前記類似度算出ステップは、前記各セル関係情報を用いて前記類似度を算出する
ことを特徴とするプログラム。
【請求項９】
請求項６に記載のプログラムにおいて、
任意の移動軌跡データを当該移動軌跡分析装置の画面表示部で画面表示するステップをさらに備え、
前記軌跡分析処理ステップは、前記対象移動比較データと前記各比較用移動軌跡データを前記画面表示部で表示するとともに前記分析結果として選択した前記比較用移動軌跡データを強調表示する
ことを特徴とするプログラム。
【請求項１０】
請求項６に記載のプログラムにおいて、
前記比較用移動軌跡データの基準となる基準移動軌跡データを前記記憶部で記憶するステップと、
前記データ取得ステップで取得した対象移動物体の分析対象移動軌跡データと前記基準移動軌跡データとの類似度を前記類似度算出ステップでそれぞれ算出し、この類似度が所定条件を満足する移動軌跡データを前記比較用移動軌跡データとして前記記憶部へ格納する軌跡登録処理ステップと
をさらに備えることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、移動軌跡分析技術に関し、特に分析対象となる移動物体の分析対象移動軌跡データを演算処理することにより、その分析対象移動軌跡を分析する移動軌跡分析技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
小売店舗、イベント会場、駅、病院、空港、これに類する施設内または建築物内、および屋外において、人間や乗り物などの移動物体の移動軌跡を分析する技術として、セル間の流量を分析する技術（例えば、特許文献１など参照）や経路情報を用いる技術（例えば、特許文献２など参照）が提案されている。
【０００３】
前者のセル間の流量を分析する技術では、移動物体が移動する範囲を予めいくつかのセルに分割しておき、単位時間あたりのセル間を移動する物体の数を計測しておくことで、セル間を移動する物体の移動の特徴を抽出している。この技術によれば、セル間を移動する物体の数を確率的に求めることができる。
例えば、任意のセルＡに物体が１００体存在するとき、このうちの何体が他のセルＢに移動するかを求めることができる。
【０００４】
一方、後者の経路情報を用いる技術では、セル間を移動する移動物体の総数の情報に加え、セル間を移動する経路の情報も収集しておき、これら両方の情報を用いて物体の移動の特徴を抽出している。この技術では、過去に物体が移動した経路情報蓄積しておくことで、比較したい特定の移動物体の経路が類似しているかを判定することができる。
【０００５】
【特許文献１】特開平１０−０４７９７４号公報
【特許文献２】特開２０００−３２３４０２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、このような従来技術では、移動軌跡を分析するための制約が多く、適用範囲が狭いという問題点があった。
例えば前者によれば、類似性を判定できるのは、セル間の移動頻度・回数の近さのみであり、例えばセルに滞在した時間や、セル間の移動経路、移動時間、流入・流出の回数といった他の特徴量に基づく判定はできない。また、セルが与えられない場合は分析そのものが行えない。
【０００７】
一方、後者によれば、セルを用いる必要があるため、セルが与えられない場合は分析が行えない。また、セルを与えた場合でも、それぞれのセルが互いに重なりを持たない、すなわち物体が同時に２つのセル内に存在するという状況がない場合しか分析が行えない。すでに地図や地形などにより決められたセルの集合をそのまま用いる場合にはセルが重複する場合があり、このような場合には分析が行えない。
本発明はこのような課題を解決するためのものであり、移動軌跡を分析するための制約が少なく、適用範囲が広い移動軌跡分析装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
このような目的を達成するために、本発明にかかる移動軌跡分析装置は、入力情報に対して任意の演算処理を行う演算処理部と、演算処理に用いる各種情報を記憶する記憶部とを有し、演算処理部により、任意の移動物体の移動を示す複数の位置情報からなる移動軌跡データについて演算処理を行うことにより、移動物体の移動軌跡を分析する移動軌跡分析装置であって、記憶部は、複数の比較用移動軌跡データを記憶し、演算処理部は、移動物体の移動軌跡を示す移動軌跡データを取得するデータ取得手段と、２つの移動軌跡データの類似度を算出する類似度算出手段と、データ取得手段で取得した分析対象移動物体の分析対象移動軌跡データと前記記憶部に記憶されている各比較用移動軌跡データとの類似度を類似度算出手段によりそれぞれ算出し、これら類似度に基づき前記比較用移動軌跡データの少なくとも１つを選択し分析結果として出力する軌跡分析処理手段とを備えている。
【０００９】
この際、比較用移動軌跡データおよび分析対象移動軌跡データの位置情報として、当該移動物体が通過または存在した各領域を示すセル識別情報を用い、類似度算出手段により、各セル識別情報を用いて類似度を算出するようにしてもよい。
【００１０】
あるいは、比較用移動軌跡データおよび分析対象移動軌跡データの位置情報として、当該移動物体の移動と各領域との関係を示すセル関係情報を用い、類似度算出手段により、各セル関係情報を用いて類似度を算出するようにしてもよい。
【００１１】
また、任意の移動軌跡データを画面表示する画面表示部をさらに備え、軌跡分析処理手段は、対象移動比較データと各比較用移動軌跡データを画面表示部で表示するとともに分析結果として選択した比較用移動軌跡データを強調表示するようにしてもよい。
【００１２】
また、記憶部により、比較用移動軌跡データの基準となる基準移動軌跡データを記憶し、データ取得手段で取得した対象移動物体の分析対象移動軌跡データと基準移動軌跡データとの類似度を類似度算出手段でそれぞれ算出し、この類似度が所定条件を満足する移動軌跡データを比較用移動軌跡データとして記憶部へ格納する軌跡登録処理手段をさらに備えてもよい。
【００１３】
また、本発明にかかるプログラムは、入力情報に対してコンピュータにより任意の演算処理を行う演算処理部と、演算処理に用いる各種情報を記憶する記憶部とを有し、演算処理部により、任意の移動物体の移動を示す複数の位置情報からなる移動軌跡データについて演算処理を行うことにより、移動物体の移動軌跡を分析する移動軌跡分析装置のコンピュータに、複数の比較用移動軌跡データを記憶部で記憶する記憶ステップと、移動物体の移動軌跡を示す移動軌跡データを取得するデータ取得ステップと、２つの移動軌跡データの類似度を算出する類似度算出ステップと、データ取得ステップで取得した分析対象移動物体の分析対象移動軌跡データと記憶部で記憶している各比較用移動軌跡データとの類似度を類似度算出ステップによりそれぞれ算出し、これら類似度に基づき各比較用移動軌跡データの少なくとも１つを選択し分析結果として出力する軌跡分析処理ステップとを実行させるプログラムである。
【００１４】
この際、比較用移動軌跡データおよび分析対象移動軌跡データの位置情報として、当該移動物体が通過または存在した各領域を示すセル識別情報を用い、類似度算出ステップにより、各セル識別情報を用いて類似度を算出するようにしてもよい。
【００１５】
あるいは、比較用移動軌跡データおよび分析対象移動軌跡データの位置情報として、当該移動物体の移動と各領域との関係を示すセル関係情報を用い、類似度算出ステップにより、各セル関係情報を用いて類似度を算出するようにしてもよい。
【００１６】
また、任意の移動軌跡データを当該移動軌跡分析装置の画面表示部で画面表示するステップをさらに備え、軌跡分析処理ステップにより、対象移動比較データと各比較用移動軌跡データを画面表示部で表示するとともに分析結果として選択した比較用移動軌跡データを強調表示するようにしてもよい。
【００１７】
また、比較用移動軌跡データの基準となる基準移動軌跡データを記憶部で記憶するステップと、データ取得ステップで取得した対象移動物体の分析対象移動軌跡データと基準移動軌跡データとの類似度を類似度算出ステップでそれぞれ算出し、この類似度が所定条件を満足する移動軌跡データを比較用移動軌跡データとして記憶部へ格納する軌跡登録処理ステップとさらに備えてもよい。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、データ取得手段で取得した分析対象移動物体の分析対象移動軌跡データと各比較用移動軌跡データとの類似度が類似度算出手段でそれぞれ算出され、これら類似度に基づき各比較用移動軌跡データのいずれか１つ以上が選択されて分析結果として出力されるため、入力される移動軌跡データにおけるセルの有無や重複に関係なく移動軌跡データから移動物体の軌跡の特徴を分析できる。したがって、移動軌跡を分析するための制約が少なく、適用範囲が広い移動軌跡分析装置を実現できる。
【００１９】
これにより、多数の移動軌跡データがセンサにより取得されたとき、これらの移動軌跡データの中から所定の関係にあるかどうかを判定し、移動の特徴が類似している移動する人や乗り物のグループを抽出することや、特定の移動する人か乗り物が他の移動軌跡データと異なる特徴を持つことを判定して、過去の特定の人と移動の特徴が類似する人を発見することや、異常な行動をする人や乗り物を発見することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
［第１の実施の形態］
まず、図１を参照して、本発明の第１の実施の形態にかかる移動軌跡分析装置について説明する。図１は、本発明の第１の実施の形態にかかる移動軌跡分析装置の構成を示すブロック図である。
移動軌跡分析装置１は、パーソナルコンピュータなどの情報処理装置からなり、任意の移動物体の移動を示す複数の位置情報からなる移動軌跡データについて演算処理を行うことにより、その移動物体の移動軌跡を分析する。
【００２１】
この移動軌跡分析装置１には、入力インターフェース部（以下、入力Ｉ／Ｆ部という）１１、出力インターフェース部（以下、出力Ｉ／Ｆ部という）１２、操作入力部１３、画面表示部１４、記憶部１５、および演算処理部１６が設けられている。
本実施の形態は、記憶部１５により複数の比較用移動軌跡データを予め記憶しておき、演算処理部１６により、分析対象となる移動物体の分析対象移動軌跡データを取得して、この分析対象移動軌跡データと記憶部１５の各比較用移動軌跡データとの類似度をそれぞれ算出し、これら類似度に基づき各比較用移動軌跡データのいずれか１つ以上を選択し分析結果として出力するようにしたものである。
【００２２】
［移動軌跡分析装置の構成］
次に、図１を参照して、本発明の第１の実施の形態にかかる移動軌跡分析装置の構成について詳細に説明する。
【００２３】
入力Ｉ／Ｆ部１１は、任意の入力信号を検出して任意のデータを取り込むインターフェース回路部からなり、ＧＰＳ(Global Positioning System)、画像センサ、赤外線センサ、無線タグレーザセンサ、加速度センサ、ジャイロ、磁気センサ、モーションキャプチャ装置など、物体の位置を検出して出力する位置検出装置、あるいは外部装置や記録媒体から、移動物体の移動軌跡データなどの各種情報を取り込む機能と、プログラムなとの各種処理情報を外部装置や記録媒体から取り込む機能とを有している。
【００２４】
この入力Ｉ／Ｆ部１１から入力される移動軌跡データは、例えば人や乗り物などの移動物体を識別する識別子ｕと、その移動物体が時刻ｔに存在していた位置座標値(ｘ,ｙ,ｚ)との組からなる位置情報ｐ＝(ｕ,ｔ,ｘ,ｙ,ｚ)の列λ＝<ｐ１,ｐ２,…,ｐｎ>から構成されているものとする。なお、ｐはλ内において時間順に整列しているものとし、λ(ｉ)はλのｉ番目の位置情報ｐｉを指すものとする。
【００２５】
出力Ｉ／Ｆ部１２は、任意の出力信号を出力して任意のデータを外部装置や記録媒体へ出力するインターフェース回路部からなり、演算処理部１６で得られた分析結果などの各種情報を出力する機能を有している。
操作入力部１３は、キーボードやマウスなどの操作入力装置からなり、オペレータの操作を検出して演算処理部１６へ出力する機能を有している。
画面表示部１４は、ＬＣＤやＰＤＰなどの画面表示装置からなり、演算処理部１６からの指示に応じて分析結果などの各種情報を画面表示する機能を有している。
【００２６】
記憶部１５は、ハードディスクやメモリなどの記憶装置からなり、演算処理部１６での演算処理に用いる各種処理情報やプログラム１５Ｐを記憶する機能を有している。
プログラム１５Ｐは、演算処理部１６に読み込まれて実行されることにより各種機能手段を実現する。このプログラム１５Ｐは、入力Ｉ／Ｆ部１１を介して外部装置や記録媒体から予め読み込まれて記憶部１５に格納される。
【００２７】
記憶部１５で記憶する主な処理情報としては、比較用移動軌跡データ１５Ａ、分析対象移動軌跡データ１５Ｂ、および類似度情報１５Ｃがある。
分析対象移動軌跡データ１５Ｂは、分析対象となる移動物体の移動軌跡データであり、演算処理部１６により、入力Ｉ／Ｆ部１１を介して取得されて記憶部１５へ格納される。比較用移動軌跡データ１５Ａは、分析対象移動軌跡データ１５Ｂを分析するための移動軌跡データであり、演算処理部１６により、予め入力Ｉ／Ｆ部１１を介して取得されて記憶部１５へ格納される。類似度情報１５Ｃは、演算処理部１６での分析対象移動軌跡データ１５Ｂに対する分析結果を示す情報であり、比較用移動軌跡データ１５Ａごとに、分析対象移動軌跡データ１５Ｂとの類似度が組として格納される。
【００２８】
演算処理部１６は、ＣＰＵなどのマイクロプロセッサとその周辺回路を有し、記憶部１５のプログラム１５Ｐを読み込んで実行することにより、上記ハードウェアとプログラムとを協働させて各種機能手段を実現する。
演算処理部１６で実現される主な機能手段としては、データ取得手段１６Ａ、フォーマット変換手段１６Ｂ、類似度算出手段１６Ｃ、および軌跡分析処理手段１６Ｄがある。
【００２９】
データ取得手段１６Ａは、入力Ｉ／Ｆ部１１を介して分析対象移動物体の分析対象移動軌跡データを取得する機能と、取得した分析対象移動軌跡データをフォーマット変換手段１６Ｂにより任意のデータフォーマットに変換する機能と、変換して得られた分析対象移動軌跡データ１５Ｂを記憶部１５へ格納する機能とを有している。
フォーマット変換手段１６Ｂは、対称移動軌跡データを任意のデータフォーマットに変換する機能を有している。このデータフォーマットとしては、後述するセル識別子列、セル関係列、および座標列がある。
【００３０】
類似度算出手段１６Ｃは、２つの移動軌跡データの類似度を算出する機能を有している。この際、動的計画法(ＤＴＷ法:Dynamic Time Warping)、ＬＣＳＳ法(Longest Common SubSequence)、マルコフモデル(Markov Model)を用いる方法など、公知の類似度算出方法を用いればよい。
軌跡分析処理手段１６Ｄは、データ取得手段１６Ａで取得した分析対象移動物体の分析対象移動軌跡データ１５Ｂと各比較用移動軌跡データ１５Ａとの類似度を類似度算出手段１６Ｃによりそれぞれ算出し記憶部１５へ類似度情報１５Ｃとして格納する機能と、これら類似度に基づき各比較用移動軌跡データ１５Ｂのいずれか１つ以上を分析結果として選択する機能と、分析結果を画面表示部１４で画面表示する機能と、分析結果を出力Ｉ／Ｆ１２から外部装置や記録媒体に出力する機能とを有している。
【００３１】
［移動軌跡データ］
次に、図２〜図４を参照して、本実施の形態の移動軌跡分析装置で用いる移動軌跡データのデータフォーマットについて説明する。図２は、セル識別子列の構成を示す説明図である。図３は、セル関係列で用いるセル関係情報例を示す説明図である。図４は、セル関係列の構成を示す説明図である。
【００３２】
まず、図２を参照して、セル識別子列の構成について説明する。
移動物体が移動する空間を、予めいくつかの領域すなわちセルに分割し、各セルには固有のセル識別子を割り当てておく。例えば図２では、物体の移動空間が予め１２個のセルに分割されており、それぞれにＡ１からＤ３までのセル識別子が割り当てられている。このとき、対象移動軌跡λに対するセル識別子列は、分析対称となる移動物体が通過した順に列挙され、<Ａ３,Ａ２,Ｂ２,Ｃ２,Ｄ２,Ｄ１,Ｃ１,Ｃ２,Ｄ２,Ｄ３>となる。
この際、セルは互いにその領域が重複するように配置されていてもよく、また物体が移動する領域すべてをカバーするようにセルが配置されている必要もない。
【００３３】
セル識別子には、それぞれのセルに移動物体が入った時刻、または物体の動きを開始した時刻を付記するようにしてもよい。例えば図２の対象移動軌跡λの場合、最初のセルＡ３において位置を記録し始めた時刻が10:00であればＡ３と記述する代わりに、Ａ３：1000と記述する。次に、Ａ２に入った時刻が10:07であれば、Ａ２：1007と記述する。その結果、セル識別子列は<Ａ３：1000,Ａ２：1007,…>のようになる。時刻情報が付記されたセル識別子と、付記されないセル識別子が混在している形態もある。
【００３４】
次に、図３および図４を参照して、セル関係列の構成について説明する。
前述したセル識別子列と同様に、移動物体が移動する空間を、予めいくつかの領域すなわちセルに分割し、各セルには固有のセル識別子を割り当てておく。また図３に示すように、移動軌跡データとセルとの関係を示すセル関係情報を定めておく。セル関係列は、このような「セルと移動軌跡データとの関係」を表すいくつかのセル関係情報を用い、移動軌跡データが各セルと「どのような関係を持つか」ということを、時系列に沿って記述したものである。
【００３５】
セル関係情報の具体例として、図３には、reach(セルへの到着),leave(セルからの離間),enter(セル内への進入),exit(セル外への退出),go_along(セル周部に沿った移動),stay(セル内での滞在),pass(セル付近の通過)の７つのセル関係情報の例が示されている。
これらのセル関係情報を用いることで、移動軌跡データとセルの関係を必ず一意に記述できることが知られている。例えば、図４の例ではセルと移動軌跡データλ１とのセル関係列は、<pass(Ａ),reach(Ｂ),enter(Ｂ),exit(Ｂ),leave(Ｂ),reach(Ｃ),go_along(Ｃ)>のように記述される。
【００３６】
また、セル識別子列の場合と同様に、各関係の後ろに関係が開始された時刻を付記する形態もある。例えば図４の例では、セルＢに到達した時刻が10:07である場合はreach(Ｂ)：1007のように記述する。
時刻については、時刻の精度を下げる形態もある。通常は時刻は１分単位もしくは１秒単位で記述し、１分単位で記述する場合は1007(10時07分)のように記述し、１秒単位であれば100725(10時07分25秒)のように記述する。これを、予め決めた時間精度に揃えて記録する方法である。例えば時間粒度を10分とした場合、1007は1000（切り捨てる場合）もしくは1010（四捨五入する場合）と記述する。10秒単位で記述する場合、100725は100720（切り捨てる場合）もしくは100730（四捨五入する場合）と記述する。精度については予めユーザが設定した値を用いる。
【００３７】
このようなセルを用いたデータフォーマットを持つ移動軌跡データでは、セル識別子列またはセル関係列は記号列として捉えることができるので、類似度算出手段１６Ｃで、動的計画法(ＤＴＷ法:Dynamic Time Warping)、ＬＣＳＳ法(Longest Common SubSequence)、マルコフモデル(Markov Model)を用いる方法など、２つの記号列の類似度を計算する方法を用いることができる。
【００３８】
次に、座標列について説明する。
座標列は、前述のようなセルを用いずに、記憶部１５に格納されている移動軌跡データをそのままの形式で用いる形態である。すなわち、λ＝<p1,p2,…,pn>のように、位置座標の列をそのまま用いる。
このようにセルを用いない場合は、類似度算出手段１６Ｃで、移動軌跡データに含まれる各座標点を直接比較し、類似度を求める方法を用いる。この場合も、類似度算出手段１６Ｃで、動的計画法(ＤＴＷ法:Dynamic Time Warping)、ＬＣＳＳ法(Longest Common SubSequence)、マルコフモデル(Markov Model)を用いる方法など、２つの記号列の類似度を計算する方法を用いることができる。
【００３９】
［第１の実施の形態の動作］
次に、図５を参照して、本発明の第１の実施の形態にかかる移動軌跡分析装置の動作について説明する。図５は、本発明の第１の実施の形態にかかる移動軌跡分析装置の軌跡分析処理を示すフローチャートである。
【００４０】
移動軌跡分析装置１の演算処理部１６は、操作入力部１３で検出されたオペレータによる軌跡分析開始操作に応じて、図５の軌跡分析処理を開始する。
この際、分析対象移動軌跡データの分析に用いる比較用移動軌跡データ１５Ａについては、予め記憶部１５に登録されているものとする。
【００４１】
まず、演算処理部１６は、操作入力部１３で検出されたオペレータによる設定操作に応じて、軌跡分析処理にセルを用いるかどうかを確認し記憶部１５へ設定する（ステップ１００）。
続いて、演算処理部１６は、データ取得手段１６Ａにより、分析対象移動物体の分析対象移動軌跡データ（座標情報列）を入力Ｉ／Ｆ部１１から取り込んで（ステップ１０１）、フォーマット変換手段１６Ｂにより、前述したセル識別子列、セル関係列、あるいは座標列などの記号列からなる任意のデータフォーマットに変換し、得られた分析対象移動軌跡データλ（１５Ｂ）を記憶部１５へ格納する（ステップ１０２）。
【００４２】
次に、演算処理部１６は、記憶部１５から比較用移動軌跡データλ１,λ２,…,λｎ（１５Ａ）を取得し（ステップ１０３）、記憶部１５に設定した内容を参照して軌跡分析処理にセルを用いるか判断する（ステップ１０４）。
ここで、軌跡分析処理にセルを用いる場合は（ステップ１０４：ＹＥＳ）、軌跡分析処理手段１６Ｄにより、データ取得手段１６Ａで取得した分析対象移動物体の分析対象移動軌跡データ１５Ｂと各比較用移動軌跡データ１５Ａとの類似度を用いた軌跡比較処理を開始する。
【００４３】
まず、軌跡分析処理手段１６Ｄは、フォーマット変換手段１６Ｂにより、比較用移動軌跡データλ１,λ２,…,λｎ（１５Ａ）を変換して、前述のセルを用いたセル識別子列やセル関係列などの比較用データフォーマットである記号列Ｓ(λ１),Ｓ(λ２),…,Ｓ(λｎ)を生成する（ステップ１１０）。また、分析対象移動軌跡データλ（１５Ｂ）を同様にして同一フォーマットの対象記号列Ｓ(λ)に変換する（ステップ１１１）。
次に、軌跡分析処理手段１６Ｄは、類似度算出手段１６Ｃにより、対象記号列Ｓ(λ)と各比較記号列Ｓ(λ１),Ｓ(λ２),…,Ｓ(λｎ)との類似度を算出して移動軌跡データの比較を行い、その類似度をそれぞれの比較用移動軌跡に対応付けて類似度情報１５Ｃとして記憶部１５へ格納する（ステップ１１２）。
【００４４】
そして、比較用移動軌跡データλ１,λ２,…,λｎのうちから、分析対象移動軌跡データとの類似度が最も高く、分析対象移動軌跡データと最も類似している比較用移動軌跡データを１つ以上を分析結果として選択し（ステップ１０５）、その分析結果を画面表示部１４で画面表示して（ステップ１０６）、一連の軌跡分析処理を終了する。
【００４５】
一方、軌跡分析処理にセルを用いない場合（ステップ１０４：ＮＯ）、軌跡分析処理手段１６Ｄは、セル用のフォーマット変換をせず、類似度算出手段１６Ｃにより、分析対象移動軌跡データλ（座標列）と各比較用移動軌跡データλ１,λ２,…,λｎ（座標列）との類似度を算出して移動軌跡データの比較を行い、その類似度をそれぞれの比較用移動軌跡に対応付けて類似度情報１５Ｃとして記憶部１５へ格納する（ステップ１２０）。
【００４６】
そして、ステップ１０５へ移行して、比較用移動軌跡データλ１,λ２,…,λｎのうちから、分析対象移動軌跡データとの類似度が最も高く、分析対象移動軌跡データと最も類似している１つ以上の比較用移動軌跡データを分析結果として選択し（ステップ１０５）、その分析結果を画面表示部１４で画面表示して（ステップ１０６）、一連の軌跡分析処理を終了する。
この際、出力Ｉ／Ｆ部１２から、分析結果として類似度や選択した比較用移動軌跡データおよび分析対象移動軌跡データを出力するようにしてもよく、あるいは各類似度と比較用移動軌跡データの組を出力するようにしてもよい。
【００４７】
図６は、類似度情報の構成例である。この類似度情報１５Ｃでは、比較用移動軌跡データとしてλ１,λ２,λ３の３つを用いた場合が例として示されており、λ１との類似度が最も高くなっている。したがって、分析結果としては比較用移動軌跡データλ１が選択される。
図７は、分析結果の出力画面例である。ここでは、図６の類似度情報１５Ｃに基づいて、同一座標上に比較用移動軌跡データλ１,λ２,λ３のうち最も類似度の高いλ１が太線破線で強調して図形表示されており、他のλ２,λ３が細線破線で図形表示されている。
また、これら比較用移動軌跡データに対して対象軌跡データλも同一座標上に図形表示されており、比較用移動軌跡データと視覚的にも容易に比較することができる。強調表示については、線の太さやパターンだけでなく線色や点滅など他の表示表現を用いてもよい。
【００４８】
このように、本実施の形態では、記憶部１５により複数の比較用移動軌跡データ１５Ａを予め記憶しておき、演算処理部１６により、分析対象となる移動物体の分析対象移動軌跡データ１５Ｂを取得して、この分析対象移動軌跡データ１５Ｂと記憶部１５の各比較用移動軌跡データ１５Ａとの類似度をそれぞれ算出し、これら類似度に基づき各比較用移動軌跡データのいずれか１つ以上を選択し分析結果として出力するようにしたので、入力される移動軌跡データにおけるセルの有無や重複に関係なく移動軌跡データから移動物体の軌跡の特徴を分析できる。
したがって、移動軌跡を分析するための制約が少なく、適用範囲が広い移動軌跡分析装置を実現できる。
【００４９】
これにより、例えば多数の移動軌跡データがセンサにより取得されたとき、これらの移動軌跡データの中から所定の関係にあるかどうかを判定し、移動の特徴が類似している移動する人や乗り物のグループを抽出することや、特定の移動する人か乗り物が他の移動軌跡データと異なる特徴を持つことを判定して、過去の特定の人と移動の特徴が類似する人を発見することや、異常な行動をする人や乗り物を発見できる。
【００５０】
また、類似度算出手段１６Ｃで類似度を算出する際、比較用移動軌跡データ１５Ａおよび分析対象移動軌跡データ１５Ｂを、位置情報としてセル識別子（セル識別情報）を用いたセル識別子列やセル関係情報を用いたセル関係列などの記号列に変換して類似度を算出するようにしたので、軌跡とセルとの幾何学的な関係で分析対象移動軌跡データを容易に分析できる。
例えば、駅改札の乗客の移動について、特定の券売機で乗車券を購入して特定の改札機を通過した乗客を抽出する場合、これら券売機や改札機が属するセルを所定の順序で通過した軌跡を比較用移動軌跡データ１５Ａとして用いればよく、抽出条件として軌跡の位置座標を正確に特定する必要はない。
【００５１】
なお、本実施の形態では、分析結果として類似度が最も高い比較用移動軌跡データを選択する場合を例として説明したが、これに限定されるものではなく、分析目的に応じて比較用移動軌跡データを選択する際の類似度に対する条件を用いればよい。
例えば、分析結果として複数の移動軌跡データを得たい場合には、類似度の高い順に所望数だけ比較用移動軌跡データを選択すればよい。
また、任意の移動軌跡以外の軌跡を抽出したい場合には、類似度がもっと低いものを１つ以上選択すればよい。
【００５２】
［第２の実施の形態］
次に、図８を参照して、本発明の第２の実施の形態にかかる移動軌跡分析装置について説明する。図８は、本発明の第２の実施の形態にかかる移動軌跡分析装置の構成を示すブロック図であり、前述した第１の実施の形態にかかる移動軌跡分析装置（図１参照）と同じまたは同等部分には同一符号を付してある。
【００５３】
比較用移動軌跡データ１５Ａを用いて分析対象移動軌跡データ１５Ｂを分析する際、比較用移動軌跡データ１５Ａとしてある程度の数の移動軌跡データが必要となる場合もある。本実施の形態では、第１の実施の形態の構成を利用して比較用移動軌跡データ１５Ａの登録を行う場合について説明する。なお、本実施の形態にかかる移動軌跡分析装置の構成については、演算処理部１６に軌跡登録処理手段１６Ｅが追加されている他は前述の図１と同様であり、ここでの詳細な説明は省略する。
【００５４】
軌跡登録処理手段１６Ｅは、データ取得手段１６Ａで取得した、比較用移動軌跡データ１５Ａの候補となる各候補移動軌跡データと記憶部１６Ａに予め登録されている基準移動軌跡データ１５Ｄとの類似度を類似度算出手段１６Ｃによりそれぞれ算出する機能と、候補移動軌跡データのうち基準移動軌跡データ１５Ｄとの類似度が所定の条件を満足するものを新たな比較用移動軌跡データ１５Ａとして記憶部へ登録する機能とを有している。
【００５５】
［第２の実施の形態の動作］
移動軌跡分析装置１の演算処理部１６は、操作入力部１３で検出されたオペレータによる比較用移動軌跡データの軌跡登録開始操作に応じて、軌跡登録処理手段１６Ｅにより、軌跡登録処理を開始する。この際、基準移動軌跡データ１５Ｄについては、予め記憶部１５に登録されているものとする。
【００５６】
軌跡登録処理手段１６Ｅは、前述した分析対象移動軌跡データと同様にして入力Ｉ／Ｆ部１１から候補移動軌跡データを取得し、必要に応じてフォーマット変換手段１６Ｂでフォーマット変換を行った後、類似度算出手段１６Ｃで候補移動軌跡データと基準移動軌跡データ１５Ｄの類似度を算出する。そして、基準移動軌跡データ１５Ｄとの類似度が所定の条件を満足する場合、その候補移動軌跡データを新たな比較用移動軌跡データ１５Ａとして記憶部へ登録する。
【００５７】
これにより、候補移動軌跡データと基準移動軌跡データ１５Ｄとを用意すれば、分析に必要な所望の比較用移動軌跡データ１５Ａの数を容易に増やすことができる。
この際、類似度に対する条件として、しきい値以上のものを選択するという条件を用いれば、基準移動軌跡データ１５Ｄに近しい軌跡を比較用移動軌跡データ１５Ａとして登録できる。また、しきい値以下のものを選択するという条件を用いれば、基準移動軌跡データ１５Ｄとは異なる軌跡を比較用移動軌跡データ１５Ａとして登録できる。また、類似度が高いものあるいは低いものから所定数だけ選択して登録するようにしてもよい。さらにはこれら複数の条件を組合せて用いてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】本発明の第１の実施の形態にかかる移動軌跡分析装置の構成を示すブロック図である。
【図２】セル識別子列の構成を示す説明図である。
【図３】セル関係列で用いるセル関係情報例を示す説明図である。
【図４】セル関係列の構成を示す説明図である。
【図５】本発明の第１の実施の形態にかかる移動軌跡分析装置の軌跡分析処理を示すフローチャートである。
【図６】類似度情報の構成例である。
【図７】分析結果の出力画面例である。
【図８】本発明の第２の実施の形態にかかる移動軌跡分析装置の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００５９】
１…移動軌跡分析装置、１１…入力Ｉ／Ｆ部、１２…出力Ｉ／Ｆ部、１３…操作入力部、１４…画面表示部、１５…記憶部、１５Ａ…比較用移動軌跡データ、１５Ｂ…分析対象移動軌跡データ、１５Ｃ…類似度情報、１５Ｄ…基準移動軌跡データ、１６…演算処理部、１６Ａ…データ取得手段、１６Ｂ…フォーマット変換手段、１６Ｃ…類似度算出手段、１６Ｄ…軌跡分析処理手段、１６Ｅ…軌跡登録処理手段。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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